發(fā)布時間：2018-03-01 14:29

  本文關鍵詞： 多目標蟻群優(yōu)化 多目標進化算法 帕累托優(yōu)化 指標函數(shù) 分解　出處：《計算機科學》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：多目標蟻群優(yōu)化是一類重要的多目標進化算法,它在解決多目標優(yōu)化問題,尤其是多目標組合優(yōu)化方面,具有優(yōu)異的性能。首先,通過總結多目標蟻群優(yōu)化的研究成果,將多目標蟻群優(yōu)化分為基于帕累托的方法、基于指標函數(shù)的方法和目標分解法3類,并闡述了每類方法的特點和代表性算法;然后,展現(xiàn)了多目標蟻群優(yōu)化在實際問題中的廣泛應用;最后,探討了目前多目標蟻群優(yōu)化存在的問題。
[Abstract]:Multi-objective ant colony optimization is an important multi-objective evolutionary algorithm. It has excellent performance in solving multi-objective optimization problems, especially in multi-objective combinatorial optimization. The multi-objective ant colony optimization is divided into three categories: Pareto based method, index function based method and objective decomposition method. The application of multi-objective ant colony optimization in practical problems is demonstrated. Finally, the existing problems of multi-objective ant colony optimization are discussed.
【作者單位】： 中國人民解放軍理工大學指揮信息系統(tǒng)學院;南京電訊技術研究所;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61371196) 中國博士后科學基金特別資助項目(201003797) 解放軍理工大學預研基金項目(20110604,41150301)資助
【分類號】：TP18

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本文編號：1552355